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基于高性能计算集群的蚁群算法改进研究

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基于高性能计算集群的蚁群算法改进研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 绪论第9-18页
  1.1 课题来源第9-11页
  1.2 研究背景和意义第11-12页
  1.3 国内外研究现状第12-16页
    1.3.1 任务调度算法研究现状第12-14页
    1.3.2 蚁群算法研究现状第14-16页
  1.4 论文的主要工作第16页
  1.5 论文的组织结构第16-18页
第2章 高性能计算集群下任务调度分析第18-31页
  2.1 高性能计算的应用及发展方向第18-21页
    2.1.1 高性能计算国内外发展现状第18-20页
    2.1.2 高性能计算未来的发展方向第20-21页
  2.2 HPC核心技术及相关理论基础第21-25页
    2.2.1 HPC架构介绍第21页
    2.2.2 集群作业调度第21-23页
    2.2.3 负载平衡技术第23-25页
  2.3 任务调度综述第25-27页
    2.3.1 任务调度架构第25页
    2.3.2 任务调度特点第25-26页
    2.3.3 任务调度目标第26-27页
  2.4 常见的任务调度算法分析第27-28页
    2.4.1 基于Min-Min和Min-Max算法的任务调度第27页
    2.4.2 基于Sufferage算法的任务调度第27页
    2.4.3 基于遗传算法的任务调度第27-28页
  2.5 任务调度模型第28-30页
    2.5.1 任务调度模型第28-29页
    2.5.2 负载均衡模型第29-30页
  2.6 本章小结第30-31页
第3章 HPC任务调度策略的研究与设计第31-54页
  3.1 粒子群优化算法第31-34页
    3.1.1 粒子群优化算法原理第31-33页
    3.1.2 粒子群优化算法参数选择第33页
    3.1.3 粒子群优化算法的优缺点第33-34页
  3.2 蚁群优化算法第34-45页
    3.2.1 蚁群优化算法原理第34-36页
    3.2.2 蚁群算法数学模型第36-40页
    3.2.3 蚁群算法基本参数选择的研究第40-43页
    3.2.4 蚁群算法的优缺点第43-45页
  3.3 蚁群算法的改进第45-48页
    3.3.1 基于粒子群优化算法的蚁群优化算法改进第45-46页
    3.3.2 PSO_ACO算法仿真和性能分析第46-48页
    3.3.3 PSO_ACO算法在HPC任务调度中的可行性分析第48页
  3.4 PSO_ACO算法在HPC下任务调度应用第48-53页
    3.4.1 数学模型参数化第48-49页
    3.4.2 适用于PSO_ACO算法的HPC任务调度模型设计第49-51页
    3.4.3 PSO_ACO算法过程描述第51-53页
  3.5 本章小结第53-54页
第4章 基于PSO_ACO算法的自适应调度优化第54-60页
  4.1 PSO_ACO自适应调度算法第54-57页
    4.1.1 改进思路第54-55页
    4.1.2 自适应调度算法信息素更新第55-56页
    4.1.3 自适应调度算法流程第56-57页
  4.2 自适应调度算法伪代码第57-59页
  4.3 本章小结第59-60页
第5章 实验与分析第60-65页
  5.1 实验环境第60-61页
  5.2 试验过程第61-64页
    5.2.1 参数调整第61-62页
    5.2.2 性能评估第62-64页
  5.3 本章小结第64-65页
第6章 结论与展望第65-67页
  6.1 结论第65-66页
  6.2 进一步工作的方向第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-74页
攻读学位期间的研究成果第74页

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